Kích thước hiệu ứng (effect size) là chỉ số đo lường mức độ can thiệp có tác động lớn hay nhỏ trong đời thực (ví dụ: Cohen’s d, hệ số tương quan r, Odds Ratio) (Cohen, 1988; Sullivan & Feinn, 2012). Một kết quả có ý nghĩa thống kê (p < 0.05) do cỡ mẫu cực lớn vẫn có thể có kích thước hiệu ứng vụn vặt và vô giá trị trên lâm sàng.
Tầm quan trọng trong tổng quan hệ thống
Effect size là đơn vị dữ liệu cốt lõi để các nhà nghiên cứu gộp kết quả từ nhiều nghiên cứu độc lập trong các bài phân tích gộp (meta-analysis).
Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.
Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].
Tài liệu tham khảo
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Sullivan, G. M., & Feinn, R. (2012). Using effect size—or why the P value is not enough. Journal of Graduate Medical Education, 4(3), 279-282. https://doi.org/10.4300/JGME-D-12-00156.1
Gợi ý tìm nhanh:
Đang tìm kiếm bài viết...
Không tìm thấy bài viết nào chứa từ khoá "". Hãy thử từ khoá khác nhé!
Bài viết đã lưu
Chưa có bài viết nào được lưu
Bấm biểu tượng chiếc thẻ bookmark trên các bài viết để lưu lại và đọc offline bất cứ khi nào bạn muốn.
Liên hệ Dy Khoa
Cần trao đổi về một bài viết, hợp tác hay phỏng vấn?
Để lại vài dòng, tôi sẽ phản hồi trong vòng 48 giờ. Phóng viên cần ý kiến chuyên gia gấp, vui lòng ghi rõ hạn chót trong nội dung.